NVIDIA Jetson Experten in Deutschland

• TrendReel, Produktions-LLM-Agenten- und RAG-System (Python, LangChain, OpenAI, Groq/Llama 3, Claude, FastAPI, Kubernetes, PostgreSQL).
• Entwarf und baute ein produktives mehrstufiges LLM-Agentensystem: einen Script-Generierungs-Agenten mit einer plattformbezogenen Psychologie-Datenbank, 7 viralen Narrativ-Frameworks und strukturierter Qualitätsbewertung, der in Echtzeit je nach Ausgabemetriken zwischen Claude- und Groq-Backends wechselte.
• Implementierte Multi-Provider-LLM-Routing (Claude primär, Groq/Llama 3 Fallback) mit Priority-Chain-Failover und qualitätsbasiertem Provider-Wechsel und erreichte dabei eine Senkung der Inferenzkosten um 95 %, während messbare Qualitätsgrenzen eingehalten wurden.
• Aufbau einer fortschrittlichen RAG-artigen Retrieval-Pipeline mit Wissensbasen pro Plattform, semantischem Content-Matching und strukturierter Ausgabeevaluation über 7 Entscheidungs-Frameworks, direkt vergleichbar mit kontextbasiertem Reasoning in Multi-Tenant-Enterprise-Dokumenten-Workflows.
• BrainyAI, adaptive KI-Lernplattform (Python, LangChain, Groq Llama 3.3-70B, OpenAI, Next.js, Supabase, Redis).
• Integrierte Groq Llama 3.3-70B mit einem auf Bildungsniveau abgestimmten Prompting, wobei Wortschatz-Tiefe, Zitierkomplexität und Denkstil dynamisch über vier Leistungsstufen von Lernenden angepasst wurden.
• Nexus Prime, Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Marketing- und Wachstumsautomatisierung (25 Module, 99 Backend-Router, 153 Frontend-Dateien).
• Aufbau einer 25-Modul-, 99-Router-Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Ad-Remix, Affiliates, WhatsApp-Inbox, E-Mail und Warenkorbwiederherstellung, die vier Abo-Stufen von $199 bis $1,999 pro Monat mit integrierter Stripe-, Paystack- und Flutterwave-Abrechnung bedient.
• KI-Videoüberwachungsplattform, Multi-Tenant-Edge- und Cloud-Computer-Vision-System derzeit aktiv im Kundengespräch.
• Entwarf eine Multi-Tenant-KI-Videoüberwachungsplattform, die Edge-YOLO26-Inferenz auf NVIDIA Jetson Orin NX Boxen mit einer zentralen GKE-Cloud-Schicht (Postgres, Pub/Sub, ClickHouse, R2, Keycloak) für Ereignisspeicherung, Dashboards, Alarme und Multi-Tenancy kombiniert.

Leitung der End-to-End-Entwicklung von Edge-AI-gestützten Smart Glasses für sehbehinderte Menschen, Abstimmung der Produktvision mit den Nutzerbedürfnissen und Führung eines cross-funktionalen Teams aus Data Scientists, Android-Entwicklern, AWS-Ingenieuren und Hardware-Spezialisten.

• Produkt-Roadmap für Edge-AI-Smart-Glasses definiert und MVP-Features durch Nutzerforschung, Stakeholder-Interviews und Wettbewerbsanalyse festgelegt, mit Fokus auf Barrierefreiheit und Praxistauglichkeit.
• Einen PoC für die KI-gestützte Erkennung von Krebszellen in PET/CT-Scans entwickelt und validiert, in Zusammenarbeit mit medizinischen Experten zur Optimierung von Diagnosegenauigkeit und klinischer Relevanz.
• Ein multidisziplinäres Team von über 75 Ingenieuren, Praktikanten und Designern in Deutschland und Indien aufgebaut und skaliert, um grenzüberschreitende Zusammenarbeit und iteratives Prototyping voranzutreiben.
• Strategische Partnerschaften mit NGOs, Gesundheitsdienstleistern und Interessenverbänden aufgebaut, um Inklusion und Patientenfeedback in das Produktdesign einzubinden.
• Praktische Hardware-Software-Integration mit Raspberry Pi und Jetson Nano von KI-Modellen vorangetrieben. Beziehungen zu Lieferanten, Herstellern und Partnern im Ökosystem initiiert und gepflegt, um skalierbare Go-to-Market-Pläne aufzubauen.
• Wichtige Produktentscheidungen verantwortet, von der Prototypenentwicklung bis zur Finanzierungsstrategie, mit datenbasiertem und wirkungsorientiertem Ansatz.
• Eine lernorientierte Kultur gefördert, indem Brainstorming-Sessions und kontinuierliche Feedback-Schleifen zwischen Engineering und Produkt moderiert wurden.

Erfolge:

• Redner: Auto.Ai 2025 (Berlin), Wearable Technologies 2025 (München und Bangalore), MEDICA 2024 (Düsseldorf)
• WMF, Bologna, Italien (Juni 2024): Einziges KI-Startup aus Deutschland, das als EBV-Hero ausgewählt wurde, um sprhava auf einer globalen Plattform zu vertreten
• Medica, Deutschland (2024): Vortrag über KI-Smart-Glasses auf der größten Healthcare-Messe der Welt gehalten.
• Wearable Technologies, Bengaluru, Indien (Dez. 2024): Ich war Sprecher und habe sprhava und sein Produkt vorgestellt.
• Venturise Global Challenge (GIM 2025, Bengaluru Palace, Karnataka): sprhava wurde als eines der 16 Top-Startups (ESDM) ausgewählt, um auf dieser globalen Plattform zu präsentieren
• Wearable Technologies Conference 2025 EUROPE, München, Deutschland (Mai 2025): Vortrag über Edge AI auf Europas größtem Wearable-Tech-Event gehalten.
• InsurNext Köln, Deutschland (2025): sprhava wurde von der Stadt Köln mit einem Stand geehrt.

Aufgabe: Test-Tool Entwicklung für Smart-Home IoT basierte Heizungsteuerung Test-Tool Entwicklung für Smart-Home HVAC Heizung und Lüftung. Beseitigen von Memoryleaks in C/C++ innerhalb der CAN Analyzer Anwendung. Überprüfen von Python und Tcl/Tk code. Überprüfen von C basierten Simulator-Code von der Cascade Heizungssteuerung von BOSCH Home Comfort mit Verwendung von Visual Studio Code und Conan/Conda. Überprüfen von Delphi-Anwendung: Umstellung auf 64-bit. Überprüfen von PyQt6 Benutzeroberfläche. SiL-Test von Brauchwasser-Vorbereiter Steuerung nach Memoryleak. Stabilitätstest und Dauerbetrieb. Umsetzung auf Windows 11 24H2. Entwickeln von Gerätekonnektivität mit WinSock2 (WSAAPI, recv, send, select) für EMS/CAN IoT Kommunikation mit C. Testen mit Virtuelle Maschine und Server Manager. Schreiben von Reports über die Testcases. Loggen mit RoboTT Framework. Erstellen von Testablauf-Dokumentation mit Docupedia. Bare Metal Programmierung von embedded STM32 Cortex-M und Simulation mit Renode.io. Tiefgehende Einarbeitung in SEGGER EmbOS Firmware-Framework und die dazu gehörende Systemcalls. Anschauen von MATLAB/Sinumerik .m Programdateien. Implementation von neugestalteten OS-Scheduler in der SEGGER EmbOS.Technologien: Embarcadero RAD Studio 10.2, Visual Studio Code, Sourcetree, Conan, Cmake, Conda, EmbOS, PyQt6, Qt6, Delphi VCL 32-bit, CAN, EMS, Powershell, MingW64, STM32 ARM-Cortex-M4F Renode.io, Windows Server 2022 Standard, RoboTT, IoT

Entwicklung eines Routenplaners zur Störungskommunikation.

• Entwicklung der REST-API
• Aufbau eines Patch-Systems zur Pflege des Routing-Graphen
• Erweiterung der Testinfrastruktur
• Performance- und Speicheroptimierung (JMeter, JFR)

Technologien: Java 21, Spring Boot, JGraphT, Flyway, MapStruct, Caffeine, ShedLock, JMeter, Kubernetes, JFR

• Automatisierte Fahrerbewertungen durch die Programmierung temporaler Regelsysteme zur Bewertung der Sicherheit beim Spurwechsel, von Spiegelkontrollen per Kopfhaltung, der Nutzung von Blinkern sowie der Einhaltung von Ampeln und Verkehrsschildern
• Synchronisierte Echtzeitmodelle zur Erkennung von Verkehrsschildern und zur Klassifizierung mehrstufiger Ampelzustände mit Zeitreihen-Telemetrie des CAN-Busses und räumlichen Prioren aus HD-Karten, um die Einhaltung von Verkehrsregeln zu bewerten
• Trainierte und implementierte unterschiedliche Deep-Learning-Modelle, optimiert für die Überwachung des Innenraums und die Wahrnehmung des Außenbereichs
• Kombinierte Wahrnehmungsergebnisse mit Kameraintrinsics und Prüfungen der Horizontstabilität, um die 3D-Entfernung von Objekten auf der Bodenebene unter Annahme einer ebenen Bodenfläche zu schätzen
• Implementierte ein verteiltes Edge-Netzwerk für eine Flotte von 10 Fahrzeugen über VPN und entwickelte eine Host-Memory-Pipeline ohne Speicherallokationen, um die durch die Ansammlung von Frames verursachte Latenz zu beseitigen (6×21 FPS pro Fahrzeug)

Branchensoftware von der Tour bis zur Rechnung

Im Echtbetrieb

Im Einsatz bei: Garten- und Landschaftsbaubetrieb, zwei Pflegedienste

Der ganze Arbeitstag digital: Anmeldung, Tourenplan im Fahrzeug, Abfahrtkontrolle, Fotonachweis, Stundenerfassung, Abrechnung. Die Tablets arbeiten ohne Netz weiter und gleichen nach. Belege sind unveränderlich, damit die Zeiterfassung prüflicher bleibt. Betrieb auf eigenem Server in Deutschland mit laufender Überwachung und Updates aus der Ferne.

Beleg: Beim Garten- und Landschaftsbaubetrieb seit dem 7. September 2026 täglich mit sechs Fahrzeugen im Einsatz.

• React Native auf Android-Tablets
• Python
• SQLite
• Abgleich in beide Richtungen
• Linux-Server in Deutschland
• Fernwartung

• Implementierung von Daten- und Feature-Pipelines sowie automatisierter Validierung und Berichterstattung für Versicherungsdatensätze mit mehreren Millionen Zeilen.
• Entwicklung einer produktionsreifen Bildverarbeitung zur Erkennung von Stofffehlern; Bereitstellung von wartbarem, gut getestetem Python-Code und prägnanten Berichten.

• IT-Beratung, Coaching und Umsetzung mit Schwerpunkt auf KI

• Teamführung: Priorisierung und Koordination von vier funktionsübergreifenden Teams.
• Plattformstrategie: Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur Optimierung bestehender IT-Plattformen.
• Stakeholder-Management: Aktive Steuerung von Erwartungen und Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern.
• Programm- und Innovationsmanagement: Priorisierung und Koordination von abteilungsübergreifenden Projekten sowie Innovationsinitiativen.
• Product-Owner-Beratung: Beratung von Product Ownern mit Fokus auf Produktentwicklung und kontinuierliche Produktverbesserung.
• Organisationsentwicklung: Verbesserung von Kommunikations- und Entscheidungsstrukturen auf allen Organisationsebenen.
• Change Management: Einsatz von Best-Practice-Methoden im Change Management, um kontinuierliche Optimierung und Innovation sicherzustellen.
• Qualitätssicherung: Sicherstellung hoher Qualitätsstandards in Prozessen, Services und Deliverables.

• Proof-of-Concept für Echtzeit-Videoanalyse zur Bereitstellung auf NVIDIA Jetson Edge-Geräten entwickelt.
• DeepStream-Pipelines implementiert mit Objekterkennung, Tracking, menschlicher Posenschätzung, Gesichts-Anonymisierung und Bereichseinbruchserkennung.
• Qt/Python-Demo-UI erstellt, die über REST-APIs mit der KI-Pipeline kommuniziert.

• Entwicklung von AUTOSAR-Anwendungen mit Eclipse RCP für den RTA-CAR AUTOSAR stack von ETAS
• Zusammenarbeit mit den Platform- und Isolar-A-Teams bei ASW-Entwicklung und Testabläufen
• Implementierung automatisierter UI-Tests mit dem Java-SWTBot-Framework zur Verbesserung der Regressionstestabdeckung
• Entwicklung mikroservicebasierter Anwendungen mit Java, Spring Boot und Angular für interne Tools
• Verbesserung der Zuverlässigkeit der AUTOSAR-Toolchain durch teamübergreifende Zusammenarbeit in Entwicklung und Test

• Entwicklung einer Python-basierten Pipeline zur Generierung synthetischer Daten in Blender, um komplexe Interaktionen zwischen Menschen und Gabelstaplern für die Roboterwahrnehmung und das Training von KI-Modellen zu simulieren.
• Entwurf und Modellierung industrieller digitaler Zwillinge in 3D zur Unterstützung von Tiefenschätzung, Stereo Vision und Sicherheitsanalyse.
• Erfassung und Verarbeitung von LiDAR-, Laser- und Photogrammetrie-Punktwolken zur Erstellung präziser 3D-Karten für die Rekonstruktion von Umgebungen und die Erstellung von Ground-Truth-Daten.
• Entwicklung und Bereitstellung von auf YOLOv8 basierenden Algorithmen für Pose Estimation und Tiefenwahrnehmung mit PyTorch und OpenCV, optimiert für GPU-Cluster und NVIDIA Jetson-Plattformen.
• Integration und Validierung von KI-Modulen in ROS-basierten Roboterumgebungen unter Sicherstellung von Echtzeit-Performance und Interoperabilität.

• Verantwortlich für die Entwicklung industrieller Bildverarbeitungslösungen, zunächst als Werkstudent und ab Mai 2025 in einer Vollzeitstelle.
• Entwicklung und Implementierung von Modellen zur Fahrzeugerkennung und -zählung; Integration der Pipeline in ein cloudbasiertes System (Azure), das Live-Analyse-Dashboards bereitstellt.
• Entwicklung eines Offline-Systems zur Qualitätssicherung im Druck, das Drucke auf Wellpappe in Produktionslinien scannt, um Fehler wie Spritzer, Verunreinigungen und Farbabweichungen zu erkennen und zu klassifizieren; Bereitstellung der Lösung auf Jetson-Edge-Geräten.
• Zusammenarbeit mit bereichsübergreifenden Teams mit Fokus auf Computer-Vision-Komponenten, Containerisierung und Bereitstellung.

• Entwicklung von LLM-basierten Automatisierungs-Utilities, darunter strukturierte Reasoning-Pipelines, LLM-as-a-Judge-Bewertungstools und Multi-Model-Vergleichs-Frameworks.
• Aufbau von RAG-Pipelines für interne Forschungs-Workflows mit LangChain, ChromaDB und FastAPI, um semantische Suche und mehrstufiges Reasoning zu ermöglichen.
• Integration von LLM-Microservices in bestehende ML-Systeme mit Docker, FastAPI und GitLab CI/CD sowie reproduzierbare Deployment-Workflows.
• Entwurf von Inferenz-APIs, die Vision-Modelle und LLM-Reasoning für multimodale Analysen und Entscheidungsfindung kombinieren.
• Optimierung der embeddings-basierten Suche durch Pruning von Vektorspeichern, verbesserte Chunking-Logik und dynamische Retriever-Auswahl.
• Durchführung von Prompt Engineering und Feintuning der Systemanweisungen für Konsistenz, Robustheit und bessere Reasoning-Qualität.
• Erstellung von Benchmarking-Suites zur Bewertung von LLM-Latenz, Reasoning-Qualität, Retrieval-Genauigkeit und Robustheit unter verschiedenen Prompt-Templates.